داده‌کاوی در یک نگاه
ما در دنیایی زندگی می‌کنیم که داده‌ها در هر صنعتی تصمیمات را هدایت می‌کنند. توده‌ای از داده‌ها از نقاط و منابع داده‌ای مختلف برای هر نوع محیط کسب‌و‌کاری حیاتی در نظر گرفته می‌شود. این روزها شرکت‌ها و صنایع از داده‌کاوی فراوان استفاده می‌کنند. بر اساس فوربِس، 53% شرکت‌ها تا دسامبر 2017 به سمت داده‌کاوی پیش رفته‌اند و این میزان در سال‌های آتی از این هم بیشتر خواهد شد. یک حجم عظیم از داده‌های خام به نظر می‌رسد که بدون استفاده هستند، اما به کمک فرآیندهای داده‌کاوی اثربخش و از طریق شناسایی الگوها میان خوشه‌های داده‌ای تبدیل به داده‌های سودمندی می‌شوند.
برای ماندن طولانی مدت در بازار، شرکت‌ها در حال استفاده از داده‌کاوی و ابزارهای آن هستند. قلمروهای گوناگونی وجود دارند که تکنیک‌های داده‌کاوی را به کار می‌گیرند، که شامل فراهمکنندگان خدمات موبایلی، بخش خرده‌فروشی، بازی، تحلیل رسانه‌های اجتماعی، جلوگیری از ارتکاب جرم، رضایت مشتری، علوم و مهندسی و بسیاری از زمینه‌های دیگر می‌شود. داده‌کاوی حوزۀ گسترده‌ای است و در بسیاری از حوزه‌ها کاربردهای عملی دارد و قابلیت رشد دادن هر کسب و کاری را نیز دارد.
ابزارهای داده‌کاوی و نرم افزارهای گوناگون از سوی شرکت‌ها استفاده می‌شوند تا فروش خودشان را هدف‌مند سازند، یا مخاطب هدف خود را شناسائی کنند. تکنیک‌های مختلفی از داده‌کاوی وجود دارد، از جمله طبقه بندی، تحلیل انجمن، تشخیص داده‌های پرت، و نظایر آن. در میان آن‌ها مدل‌سازی داده‌های پیش‌بینی‌کننده برای پیش‌بینی مشتریان وفادار و تصمیم‌گیری‌های بهتر استفادۀ فراوانی می‌شوند. هنگام تحلیل آمارهای فروش، افراد پی می‌برند که کدام محصول نیاز به توجه دارد و کدام محصول با استفاده از ابزارهای داده‌کاوی گوناگون عالی عمل می‌کند.
داده‌کاوی فرآیند غوطه ور شدن عمیق درون داده‌های بزرگ است که قطعه‌ای از داده‌های ساختارنایافته و پردازش نشده هستند. داده‌کاوی قابلیت بالایی دارد و از طریق فراهم کردن روش‌های درست برای مدیریت و تجزیۀ داده‌ها، ما می‌توانیم اطلاعات سودمند و قابل اطمینان را فراهم کنیم که توانمندی سازمان‌ها را افزایش می‌دهد.
داده‌کاوی نیازهای شخصی‌سازی شدۀ کاربران را برطرف می‌کند. برای مثال، برای اهداف کسب‌و‌کار، ما می‌توانیم از ابزارهای داده‌کاوی برای کشف الگوها و روابط میان داده‌های خام استفاده کنیم که به گرفتن تصمیمات هوشمند کسب‌و‌کار کمک می‌کند. ما می‌توانیم گرایش محصولات با تقاضای زیاد را شناسایی کنیم، و می‌توانیم وظایف بازاریابی خودمان را طرح‌ریزی کنیم.
ما از داده‌کاوی برای ارتقای کسب‌و‌کار یا سازمانمان استفاده می‌کنیم تا تصمیمات بهتری را در آینده بر مبنای مدل‌سازی داده‌های پیش‌بینی کننده با استفاده از داده‌کاوی بگیریم. ابتدا هزینۀ نصب اولیه ممکن است بالا باشد اما گام مهمی به سوی تقویت استانداردهای کسب‌و‌کار است و دستیابی به یک گام فراتر از دیگران در زمانی که صحبت از رقابت در حوزۀ بازاریابی به میان می‌آید. ابزارهای گوناگونی برای پردازش داده‌های بزرگ وجود دارند، شامل داده‌کاوی اوراکل، ریپورت ماینتر، و نظایر آن. اجازه دهید که به برترین کاربردهای داده‌کاوی در سال 2019 در صنایع نگاهی بیندازیم که به ما مفهوم قابلیت‌ها و امکاناتی را که داده کاوی دارند انتقال می‌دهد.
بهداشت
بهداشت یکی از بخش‌های همواره در حال رشد است. همیشه در آنجا افراد بیماری وجود دارند که به دنبال سلامتی هستند و به همین خاطر داده‌ها همیشه در مراکز بهداشت جریان دارند. با تجزیۀ صحیح داده‌ها، ما پی می‌بریم که بهترین درمان برای یک بیمار چیست. ناهنجاری‌های زیادی حین درمان اتفاق می‌افتد، که برای کاهش خطاها از داده‌کاوی به منزلۀ یک ابزار استفاده می‌شود. همچنین داده‌کاوی در اجتناب از دادن داروی اشتباه به یک بیمار یا تماس اشتباه با یک داروی مضر کمک می‌کند.
با استفاده از تحلیل پیش‌بینی‌کننده ما می‌توانیم پی ببریم که جراحی با توجه به پیشینه‌های پزشکی یک بیمار بهترین راه حل است یا خیر. ما می‌توانیم از داده‌کاوی در صنعت بهداشت پی به عادت‌های خرید بیماران ببریم. این به آن معنا نیست که در گذشته افراد چنین کاری را نمی‌کردند، داده‌کاوی این فعالیت‌ها را آسان کرده و مرزها را گسترش داده است.
پردازش موازی داده‌ها آسان‌تر می‌شود و پیشینۀ درمان‌های گذشتۀ یک فرد راحت‌تر بررسی می‌شود و یک دورۀ جدید درمان می‌تواند با توجه به آن تنظیم شودکه سرانجام به بیمار کمک می‌کند تا بهبود یابد. سیاست‌های زیادی برای گسترش آگاهی‌ها از سوی دولت وجود دارد و افراد زیادی هستند تا این سندها را بررسی کنند و این کار خسته‌کننده و زمان‌بر است، در حالی که داده‌کاوی می‌تواند این کار را بدون اتلاف وقت و ایجاد حس اعتماد در کشف تقلب انجام بدهد.
مدیریت ارتباط مشتری
هر شرکتی می‌خواهد خودش را به لحاظ مالی و اخلاقی ارتقا دهد. مدیریت روابط مشتری و رضایت مشتری برای هر شرکت اهمیت فراوانی دارد. زمانی که ما در مورد مشتری یا ترجیحات آن چیزی نمی‌دانیم، ما زمان را در تلاش برای اقناع آن‌ها با گزینه‌های اشتباه هدر می‌دهیم. اینجا جایی است که داده‌کاوی مشارکت می‌کند و به ما اطلاعات ضروری از عادت‌های مشتریان در زمینۀ مورد نظر را می‌دهد. به کمک این داده‌ها، افراد می‌توانند بر موضوعات موردنیاز تمرکز و به مشتریان با روش‌های بهتری کمک کنند. نقطۀ ایجاد یک رابطه با شخصی که شما او را اصلاً نمی‌شناسید چیست؟ داده‌کاوی پی می‌برد که چه چیزی برای یک مشتری مناسب است و به ایجاد روابط بهتر با مشتری کمک می‌کند.
کشف کلاهبرداری
میلیون‌ها پول روزانه از طریق کلاهبرداری ناپدید می‌شود. شما ممکن است دربارۀ رسوایی‌هایی که اقتصاد را تکان می‌دهند شنیده باشید. این احمقانه است که همۀ اسناد فقط از طریق نیروی انسانی بررسی شوند. داده‌کاوی اسناد را بررسی و اعتبارسنجی می‌کند. داده‌کاوی روابط میان متن و کوچک ترین اطلاعات اشاره کننده به دخالت کلاهبرداری را کشف می‌کند. داده‌کاوی تمام اسناد را به هم مرتبط می‌کند و تشخیص می‌دهد که آیا خبری از کلاهبرداری هست یا خیر. با یک الگوریتم کامل که اسناد را منطبق می‌کند، شرکت‌های مالی پی به نقاط ضعف درون سیستم می‌برند. الگوریتم با استفاده از قوانین و مقررات از پیش مشخص کنترل و اعتبار سنجی می‌کند.
مهندسی تولید
مهندسی تولید شامل تمامی حوزه‌های مهندسی درون آن می‌شوند. اساساً تبدیل مواد خام به کالای مجهز با اقتصادی‌ترین روش است. همچنین به کیفیت داده‌ها نیز توجه می‌شود. داده‌کاوی اطلاعاتی را دربارۀ رضایت مشتری با توجه به نوع خاص محصول ارائه می‌دهد. افراد می‌توانند نیازها و رضایت مشتری را تحلیل کنند و روشی را برای بهبود خدماتشان بیابند. داده‌کاوی به ما فرض قابلیت اطمینان هر محصول خاصی را می‌دهد.
بررسی‌ها و پیمایش‌ها در یافتن مسائل و نیازهای اصلی مشتریان کمک می‌کند و با توجه به مشخصات آن نیازها، افراد می‌توانند قضاوت کنند که فعالیت آن‌ها در مسیر درستی قرار گرفته است یا خیر. زلزله‌ها تهدیدات متداولی هستند که یک ساختمان باید در هنگام رویداد آن‌ها ایمن باشد. با استفاده از داده‌کاوی ما می‌توانیم پی به تعداد دقیق فاجعه‌هایی ببریم که در ناحیۀ خاصی رخ داده یا آسیب‌هایی که مشاهده شده است. مواد خام کاملاً بررسی می‌شوند تا بهترین استحکام و پایداری را برای یک ساختمان داشته باشند. بهترین اقدامات تصمیم گرفته می‌شود و اشتباهات در تولید کاهش می‌یابد.
نظارت بهداشت ساختاریافته
نظارت بهداشت ساختاریافته دربارۀ ایمن‌تر ساختن ساختمان‌هاست بنابراین می‌تواند در مقابل فجایع طبیعی مقاومت کند. سازندگان از داده‌کاوی استفاده می‌کنند تا خطاهایی را بررسی کنند که در گذشته رخ داده است و تضمین کنند که آن‌ها را تکرار نمی‌کنند. در تحلیل ناحیه به ما کمک می‌کند و پیش نیاز تهدیدات یا هشدارهای قرمز را به ما اعلام می‌کند. به دستیابی نظرات کاربران و سپس کار کردن بر روی نقاط ضعف با توجه به نظرات آن‌ها کمک می‌کند. اینترنت اشیاء هم با مشارکت داده‌کاوی فعالیت می‌کند، و به ساخت ساختمان هایی کمک می‌کند که افراد برای زندگی کردن در آن ایمن هستند. همچنین به تنظیم مسیر صحیح برای ساختمان‌سازی کمک می‌کند و در تشخیص این که کدام یک از مواد خام برای کدام یک از ساختمان‌ها بهترین هستند می تواند استفاده شود. همچنین تهدیدات را می‌توان از قبل به خوبی مدیریت کرد. سر انجام این که دنیای بهتری را هم برای همۀ ما می‌سازد.
این مثال‌‌ها از برترین کاربردهای داده‌کاوی در سال 2019 نشان می‌دهد که چگونه هر بنگاه دولتی یا غیردولتیی در تلاش برای درگیرشدن در حوزۀ داده‌کاوی است تا قابلیت‌های کسب‌و‌کارشان را بهبود بخشند و تصمیمات بهتری را برای بنگاه بگیرند. در طیفی از بهداشت تا مالی، داده‌کاوی برای استانداردسازی فرآیندها و عملکردها استفاده می‌شود. داده‌کاوی مقادیر عظیمی از داده‌های ساختارنیافته را مدیریت می‌کند که از سرتاسر جهان تولید می‌شوند و داده‌کاوی قلمروهای استفاده از آن‌ها را نیز پیدا می‌کند.
پریناز بابایی
پژوهشگر حوزه‌ی مدیریت داده
عضو گروه جامعه آزاد کسب‌و‌کار هوشمند خاورمیانه و شمال آفریقا-منا-(MSBC Group)
منبع:
https://www.mygreatlearning.com/blog/top-data-mining-applications-industries/